Как можно отсортировать по категориям комментарии? Как можно отсортировать по категориям комментарии, посты и тд?
К примеру по таким категориям: оскорбления, поиск чего либо, флейм, поздравления и тд.
Какие технологии для этого нужны?
Есть ли готовые примеры желательно на python или Go?

Предыдущий
вопрос Следующий
вопрос

Для сортировки комментариев по категориям можно использовать методы машинного обучения, такие как классификация текстов. Сначала необходимо подготовить обучающий набор данных, размеченный по категориям (например, оскорбления, поиск чего-либо, флейм, поздравления и т.д.). Затем можно использовать алгоритмы классификации, такие как наивный Байес, метод опорных векторов или нейронные сети, чтобы обучить модель на этом наборе данных.

Для реализации такой системы на Python вы можете воспользоваться библиотеками для обработки текста и машинного обучения, такими как NLTK, scikit-learn или TensorFlow.

Для примера, вот как может выглядеть код на Python для обучения модели на классификацию комментариев:

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# Подготовка обучающего набора данных
comments = ['Оскорбление', 'Поздравление', 'Флейм', 'Поиск']
labels = ['оскорбление', 'поздравление', 'флейм', 'поиск']
# Преобразование текстовых данных в числовой формат
vectorizer = CountVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(comments)
y_train = [labels.index(label) for label in labels]
# Обучение модели на данных
classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(X_train, y_train)
# Пример классификации нового комментария
new_comment = 'Этот комментарий содержит оскорбление'
X_test = vectorizer.transform([new_comment])
predicted_label_index = classifier.predict(X_test)[0]
predicted_label = labels[predicted_label_index]
print(f'Категория комментария: {predicted_label}')

Для создания подобной системы на Go можно использовать библиотеку Gonum. Вот пример кода на Go для классификации комментариев:

package main
import (
"fmt"
"github.com/dgryski/go-naivebayes"
)
func main() {
classifier := naivebayes.NewClassifier()
// Добавление обучающих данных
classifier.Add("Оскорбление", []string{"оскорбление", "угроза"})
classifier.Add("Поздравление", []string{"поздравление", "благодарность"})
// Обучение модели
classifier.Learn()
// Классификация нового комментария
newComment := "Этот комментарий содержит оскорбление"
label, _ := classifier.Classify([]string{newComment})
fmt.Printf("Категория комментария: %s\n", label)
}

Обратите внимание, что в обоих примерах необходимо подготовить более сложные и разнообразные данные для обучения модели, чтобы система лучше справлялась с классификацией.